Data Processing
Pada materi sebelumnya kita telah belajar tentang pengenalan Machine Learning (ML). Namun, harus dimulai dari manakah jika kita ingin memulai proyek ML? Data processing adalah tahap paling awal dalam setiap proyek ML.
Pada tahap ini data akan diambil dari sumber tertentu, dimasukkan pada suatu environment, dan diproses agar bisa diolah oleh model machine learning.
Machine learning sama seperti mengajari seorang anak kecil. Ketika mengajari anak kecil membedakan antara buah apel dan buah jeruk, kita tinggal memperlihatkan buahnya dan memberi tahu mana apel dan mana jeruk.
Namun demikian, komputer saat ini belum secanggih itu sehingga kita perlu mempersiapkan data dengan data processing agar bisa dimengerti komputer.
Salah satu library yang paling populer untuk pengolahan data dalam machine learning adalah Pandas Library. Pandas Library adalah salah satu library yang wajib Anda kuasai dalam bidang machine learning.
Pandas Library
Pandas adalah sebuah library open source yang dipakai untuk menganalisis dan memanipulasi data. Pandas dibangun menggunakan bahasa pemrograman Python yang menawarkan struktur data dan operasi untuk manipulasi tabel numerik dan time series.
Tabel numerik adalah tabel yang berisi bilangan numerik, dan Tabel time series adalah tabel yang berubah seiring waktu, misalnya tabel yang memuat perubahan nilai pasar saham untuk setiap menitnya.
Berbagai jenis data yang umum dipakai dalam ML seperti CSV dan SQL dapat diubah menjadi dataframe pandas.
Dataframe adalah sebuah tabel yang terdiri dari kolom dan baris dengan banyak tipe data di dalamnya. Pandas terintegrasi dengan library machine learning yang populer seperti Scikit Learn (SKLearn) dan Numpy.
Pandas mendukung banyak jenis data yang dapat dipakai dalam sebuah project machine learning. Berikut adalah beberapa contoh data yang dapat diolah dengan pandas.
- CSV
CSV adalah sebuah format data di mana elemen dari setiap baris dipisahkan dengan koma. CSV sendiri adalah singkatan dari Comma Separated Value. - SQL
Standard Query Language adalah sebuah data yang berasal dari sebuah relational database. Format data ini berisi sebuah tabel yang memiliki format data seperti integer, string, float, dan biner. - EXCEL
Excel adalah berkas yang didapat dari spreadsheet seperti Microsoft Excel atau Google Spreadsheet. File Excel biasanya memuat data numerik. - SPSS
SPSS atau Statistical Package for the Social Science adalah sebuah berkas dari perangkat lunak yang biasa dipakai untuk statistik dan pengolahan data. File spss disimpan dalam dan memiliki ekstensi file .sav. - JSON
JSON atau Javascript Object Notation adalah salah satu format data yang menggunakan sistem Key – Value di mana sebuah nilai disimpan dengan key tertentu untuk memudahkan mencari data.
Pada kelas ini kita hanya akan menggunakan data berjenis csv, karena data tipe ini mudah didapat di situs penyedia data Machine Learning, contohnya seperti Kaggle.
Google Colab
Sebelum kita masuk ke latihan menggunakan library Pandas, kita perlu mengenal tools yang akan kita gunakan dalam menjalankan program ML kita.
Dalam kelas ini kita akan menggunakan Google Colaboratory untuk menjalankan seluruh project machine learning kita.
Google Colaboratory atau sering juga disebut “Colab” adalah sebuah tools dari Google yang dibuat untuk keperluan mengolah data, belajar, dan bereksperimen khususnya dalam bidang Machine Learning. Colab berjalan sepenuhnya pada Cloud dengan memanfaatkan media penyimpanan Google Drive.
Untuk membuka Google Colab, Anda dapat membuka tautan ini colab.research.google.com.
Berikut adalah tampilan antarmuka dari Google Colaboratory. Untuk membuat dan menyimpan proyek pada Google Colab Anda harus login terlebih dahulu menggunakan akun Google Anda.
Agar dapat mengerjakan latihan-latihan pada kelas ini, pastikan Anda memahami bagaimana dasar-dasar menggunakan Colab. Untuk mengetahui lebih lanjut tentang Colab, Anda dapat mengunjungi tautan berikut